Robot Mobili su Ruote Analisi, Pianificazione, Controllo

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1 Corso di Robotica 1 Robot Mobili su Ruote Analisi, Pianificazione, Controllo Prof. Alessandro De Luca Robotica 1 1

2 Sommario uso dei modelli cinematici di WMR analisi di controllabilità* (sistemi non lineari) odometria trasformazioni del modello scalatura temporale pianificazione di cammini controllo regolazione della configurazione inseguimento di traiettoria * richiami di geometria differenziale in appendice Robotica 1 2

3 Analisi di controllabilità i vincoli differenziali non sono integrabili? = sono accessibili tutti i punti dello spazio delle configurazioni? (ossia, il sistema è controllabile?) la risposta viene dalla teoria del controllo non lineare primo strumento: parentesi (o bracket) di Lie di campi di vettori e genera una nuova direzione di moto, oltre a quelle di,, e delle loro combinazioni lineari Robotica 1 3

4 Analisi di controllabilità (continua) secondo strumento: distribuzione di accessibilità A generata da campi di vettori (mediante operazioni ripetute di parentesi di Lie) ad esempio, per m=2 A Teorema con manovre! Nota 1: è una versione non lineare del test di Kalman per la controllabilità dei sistemi lineari Nota 2: i livelli di parentesi di Lie necessari ad ottenere il rango massimo sono indice della difficoltà di manovrare il WMR (cresce il # di manovre elementari per un generico compito) Robotica 1 4

5 Controllabilità dell uniciclo 0 è la direzione laterale! N.B. qui è evidente che anche la semplice sequenza rotazione-traslazione-rotazione permette di muovere il robot tra due configurazioni qualsiasi Robotica 1 5

6 Controllabilità dell uniciclo esteso considerando anche l angolo di rotolamento della ruota è quindi possibile accedere mediante manovre ad un punto (x,y) del piano, con qualsiasi valori finali dell orientamento θ e anche dell angolo di rotolamento ψ Robotica 1 6

7 Controllabilità per il car-like (RD) direzione di avanzamento direzione di sterzo nuova direzione di rotazione del robot nuova direzione di spostamento laterale del robot è una sequenza di 8 comandi elementari Robotica 1 7

8 Odometria localizzazione incrementale mediante odometria, ossia basata sulle misure degli encoder sulle ruote modello uniciclo (SuperMARIO) ipotesi: i comandi di velocità (lineare, angolare) sono costanti nel periodo di campionamento Robotica 1 8

9 Odometria (continua) schema di controllo digitale controllore digitale ZOH WMR S/H si possono integrare numericamente le equazioni in modo approssimato (esatto per l orientamento!) con diversi metodi Eulero Runge-Kutta del 2 ordine Robotica 1 9

10 Odometria (continua) esatta ICR Eulero ICR ICR Runge-Kutta del 2 ordine grande errore di posizione per campionamento lento (o velocità elevata) errore di posizione più limitato (metodo del semiangolo) Robotica 1 10

11 Odometria (continua) alle grandezze di velocità si sostituiscono le letture degli encoder di ruota destra e ruota sinistra (incrementi angolari) = raggio (comune) delle due ruote in realtà, in un passo di campionamento a velocità costante, il WMR descrive esattamente un arco di circonferenza di raggio il calcolo odometrico fornisce una stima approssimata della localizzazione del WMR, che risulta affidabile per passi di campionamento brevi e in assenza di slittamento delle ruote Robotica 1 11

12 Trasformazioni del modello si possono effettuare diversi tipi di trasformazioni sul modello cinematico dei WMR, utili per la pianificazione del moto e il progetto di controllori una trasformazione comune è quella in forma a catena (chained form) per l uniciclo, definendo la trasformazione di coordinate e la trasformazione di ingressi (entrambi globalmente invertibili) si ottiene forma a catena per n = 3 un sistema polinomiale, che diviene un sistema lineare se il comando è costante nel tempo Robotica 1 12

13 Trasformazioni del modello (continua) in generale, per può esistere (almeno) una trasformazione di coordinate e di ingressi tale che il modello cinematico del WMR sia nella forma a catena la chained form esiste sempre (almeno localmente) per n 4 (ad es., uniciclo, car-like, veicolo con un rimorchio) e anche per sistemi con N rimorchi con aggancio centrato (zero-hooking) Robotica 1 13

14 Scalatura temporale separazione in spazio s e tempo t separazione del modello cinematico dell uniciclo ingressi geometrici con (s(t) = legge oraria in comune) dati per, il cammino geometrico è univocamente determinato, ma eseguibile con diverse leggi orarie vale per tutti i modelli cinematici (del primo ordine) di WMR Robotica 1 14

15 Uscite piatte Flat outputs un sistema dinamico nonlineare ha la proprietà di piattezza differenziale, se esiste un insieme di uscite (dette piatte) tali che lo stato e l ingresso siano esprimibili algebricamente in funzione di tali uscite e di un certo numero di loro derivate la traiettoria (nel tempo) o il cammino (nello spazio) dello stato e degli ingressi sono funzioni della sola uscita e delle sue derivate (geometriche o temporali) proprietà utile per pianificare una riconfigurazione tra due stati iniziale e finale e per trovare i comandi necessari ad essa associati Robotica 1 15

16 Uscite piatte Esempio elementare: l uniciclo l uniciclo è piatto differenzialmente rispetto alle coordinate del suo centro (uscite flat) ad esempio, in termini geometrici, date e, per cammino eseguito a marcia avanti o indietro Robotica 1 16

17 Uscite piatte Esempi più complessi car + 1 rimorchio con aggancio generale car + N rimorchi con aggancio centrato (zero-hooking) l uscita flat è il punto P (variabile con la geometria, in funzione di δ) l uscita flat è il centro asse dell ultimo rimorchio tutti i sistemi driftless a due ingressi (trasformabili) in forma chained (uscite flat: e ) Robotica 1 17

18 Pianificazione di cammini trovare un cammino punto-punto (tra configurazioni) per l uniciclo compito di moto è un problema di interpolazione; si utilizzano polinomi cubici nelle uscite flat che soddisfano automaticamente le condizioni sulle posizioni e hanno parametri sufficienti ad imporre orientamento iniziale e finale Robotica 1 18

19 Pianificazione di cammini (continua) il problema si risolve imponendo le altre quattro condizioni con i due parametri liberi posto ad esempio (concordi e positivi!) è importante ottimizzare questo valore Robotica 1 19

20 Risultati numerici start 10 start goal 0 goal parcheggio parallelo Robotica 1 20

21 Risultati numerici (continua) -1-3 goal -1-3 goal start -7-9 start goal start Robotica 1 21

22 Pianificazione di cammini uso della forma chained in modo alternativo, si può lavorare sulla forma a catena tenendo presente che: e, come prima, procedere con polinomi cubici (nelle relative uscite flat) è però possibile ridurre al minimo il numero di parametri da ricavare usando una combinazione lineare/cubica e imponendo le condizioni al contorno valide solo se (altrimenti serve un via point con orientamento diverso) Robotica 1 22

23 Risultati numerici di confronto con polinomi cartesiani cubici (K = 5) due diversi compiti di moto utilizzando la forma a catena Robotica 1 23

24 Risultati numerici di confronto (continua) puro riorientamento di 90 polinomi cartesiani cubici (K = 10) con la forma a catena parallel parking uso di un via point nella pianificazione con la forma a catena Robotica 1 24

25 Controllo del moto schemi di controllo per robot mobili tipo uniciclo regolazione della configurazione (è il problema più difficile qui!) senza perdita di generalità (x d,y d,θ d ) = (0,0,0), l origine 1. basata su una trasformazione in coordinate polari 2. basata sulla linearizzazione esatta del modello cinematico con feedback dinamico (DFL) inseguimento di traiettoria (più interessante in pratica ) ancora con DFL (modifica del metodo 2. di regolazione) basato sulla linearizzazione/disaccoppiamento esatto di un legame ingresso-uscita con feedback statico (I-O SFL) tutti schemi di controllo con feedback non lineare dallo stato modello cinematico del WMR Robotica 1 25

26 Regolazione in coordinate polari cambiamento di cooordinate errore di posizione (distanza dall origine) errore di orientamento legge di controllo (con,, > 0) errore di puntamento (all origine) si dimostra la convergenza asintotica dell errore a zero mediante un analisi con funzione di Lyapunov Robotica 1 26

27 Regolazione con DFL 1. si introduce uno stato ξ nel controllore e si comanda il robot con la legge di controllo 3. il sistema risultante è lineare: doppi integratori disaccoppiati 4. regolazione mediante PD 2. cambiamento di coordinate si ha convergenza esponenziale dell errore a zero se si sceglie DFL = Dynamic Feedback Linearization Robotica 1 27

28 Architettura di controllo SuperMARIO con odometria (encoder sulle due ruote) con localizzazione esterna (da telecamera fissa) Robotica 1 28

29 Parcheggio di SuperMARIO manovre effettuate solo mediante controllo in feedback dell errore rispetto alla configurazione desiderata finale (problema di regolazione, senza pianificazione!), elaborando l immagine visiva (tre led visti da telecamera fissa al soffitto) per localizzare il robot in coordinate polari con linearizzazione dinamica Robotica 1 29

30 Inseguimento di traiettoria con DFL basandosi sulla linearizzazione dinamica, basta stabilizzare al passo 4. l errore di traiettoria con un PD + feedforward di accelerazione start video storico di SuperMARIO start esecuzione ad errore iniziale nullo di un cammino ad otto con errore iniziale Robotica 1 30

31 Inseguimento di traiettoria con DFL simulazione del Magellan Pro con Webot (campionamento a 32 msec) a partire da un errore iniziale di traiettoria Robotica 1 31

32 Commenti sul metodo DFL lo schema di controllo precedente è piuttosto complesso inizializzazione critica dello stato del controllore dinamico problemi all avvio e all arresto (quando la velocità lineare svanisce) richiede inoltre traiettorie sufficientemente smooth il pianificatore deve fornire cammini a curvatura almeno continua in corrispondenza ad eventuali discontinuità sulla curvatura o addirittura sulla tangente, occorre fermare il robot (modificando la legge oraria) esistono altre leggi di controllo per l inseguimento di traiettorie basate su feedforward nominale + regolazione via feedback (lineare o nonlineare) dall errore di traiettoria richiedono altre restrizioni operative: ammissibilità della traiettoria nominale (quindi cammini a tangente continua) e/o persistenza della traiettoria con errori piccoli (validità locale del feedback lineare) Robotica 1 32

33 Motivazione per il controllo I-O SFL è possibile per l uniciclo percorrere in modo esatto a velocità costante un cammino avente tangente discontinua?? la risposta dipende dal punto preso come riferimento del robot (uscita del sistema), ossia al quale vogliamo assegnare il moto desiderato ad esempio, il punto (x,y) del centro asse non può mai avere una velocità laterale rispetto all orientamento del veicolo (quindi la risposta è negativa) idem per qualsiasi altro punto posto lungo l asse delle ruote Robotica 1 33

34 Controllo mediante I-O SFL se però si prende come uscita del sistema un punto B fuori dall asse delle ruote, di coordinate è possibile controllare il moto del robot in modo da eseguire con tale punto anche cammini con tangente discontinua avendo velocità lineare sempre diversa da zero (ad es., costante) lunghezza 0 (positiva o negativa) B ad esempio P 2 P 3 P 1 P 4 start v > 0 costante I-O SFL = Input-Output Static Feedback Linearization Robotica 1 34

35 Linearizzazione ingresso-uscita 1. con la trasformazione di coordinate si ha 2. nelle prime due equazioni, la dipendenza dagli ingressi è invertibile 3. definita la legge di controllo statica, in funzione di due nuovi ingressi si ha il sistema lineare e disaccoppiato (sui canali ingresso-uscita) direzione x direzione y Robotica 1 35

36 Linearizzazione ingresso-uscita (continua) 4. per condizioni iniziali agganciate alla traiettoria, la seguente scelta degli ingressi ausiliari esegue il quadrato a velocità costante nell esempio 5. nel caso di errore iniziale (o ad un qualsiasi istante), si aggiunge un termine proporzionale all errore (in posizione) di traiettoria l errore converge a zero esponenzialmente, in modo indipendente per ogni componente cartesiana Robotica 1 36

37 Risultati di simulazione traiettoria desiderata (punto B): quadrato percorso a v = 1 m/s (con errore di posizione iniziale) b = 0.75 b = 0.2 picchi eccessivi sulla Robotica 1 37

38 Commenti sul metodo I-O SFL l esecuzione esatta della traiettoria per l off-set point B non dipende dall orientamento iniziale del robot il punto (x,y) arrontonda i punti angolosi del cammini il cammino eseguito da B è lo stesso questo schema risolve in generale il problema del controllo di traiettoria del robot uniciclo occorre però un canale libero intorno al robot per tenere conto dell area spazzata dal veicolo nei cambi di direzione se si sceglie b<0, il moto preferito è a marcia indietro Robotica 1 38

39 Altri argomenti interessanti pianificazione in presenza di vincoli ingressi di velocità limitati angolo di sterzo limitato (car-like) cammini a lunghezza minima e traiettorie a tempo minimo presenza di ostacoli navigazione localizzazione del robot mobile nell ambiente (noto) costruzione di mappe ambientali con sensori esterocettivi SLAM = Simultaneous Localization And Mapping esplorazione di ambienti ignoti locomozione su gambe Robotica 1 39

40 Esplorazione randomizzata Robot Magellan con laser SICK a bordo Robotica 1 40

41 Locomozione su gambe progetto ASPICE (Telethon) robot SONY Aibo comandi mediante BCI = Brain Computer Interface Robotica 1 41

42 Appendice Geometria differenziale - 1 un campo di vettori (differenziabile) è un applicazione da ogni punto di allo spazio tangente per un equazione differenziale, il flusso del campo di vettori è l applicazione che associa a ciascuna soluzione che da essa evolve: il flusso ha la proprietà di gruppo la nei sistemi dinamici lineari, il flusso è partendo da q 0, un flusso infinitesimale di durata ε lungo g 1, poi lungo g 2, poi lungo -g 1 e infine lungo -g 2, porta in parentesi di Lie Robotica 1 42

43 Appendice Geometria differenziale - 2 proprietà delle parentesi di Lie 1) 2) 3) una distribuzione associata ad un insieme di campi di vettori differenziabili assegna a ciascun punto un sottospazio del suo spazio tangente una distribuzione è regolare se l insieme dei vettori differenziabili su con l operazione definita dalla parentesi di Lie è un algebra di Lie una distribuzione è involutiva se è chiusa sotto l operazione di parentesi di Lie Robotica 1 43